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Enregistrement W1522529425 · doi:10.21083/csieci.v9i2.2731

"An Invitation for Disaster"—Embracing the 'Double Failure' of Improvisation

2014· article· en· W1522529425 sur OpenAlexaffvenue
Stephanie Hill

Notice bibliographique

RevueCritical Studies in Improvisation / Études critiques en improvisation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAesthetic Perception and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprovisationJudgementGenerative grammarPsychologyAestheticsEpistemologyComputer scienceArtVisual artsPhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I consider the representational and relational aesthetics of 'improvisational moments,' a term I am using to encompass both the moments of encounter between improvisers and audience members and the art that arises from these encounters. These moments cannot help but be evaluated—both relationally and representationally—by all stakeholders. From such an evaluation, a judgement of whether or not these improvisational moments have succeeded or failed almost certainly arises. An examination of failure in improvisation is of interest due to the likelihood that many (if not all) improvising artists have encountered improvisational moments which they have judged failures. Because there are two areas of expectation by which improvisational moments can be judged, those being in terms of representational and relational aesthetic standards, improvisational moments can be said to 'doubly fail.' This paper demonstrates that ultimately this 'double failure' can be 'doubly generative' of new creative products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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